• 대한지리학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.117-136
• /
• 1994

오늘날 첨단산업의 발전과 더불어 산업의 공간구조 변화가 지역적인 차원은 물론 국제적인 차원에서 일어나고 있으며 신산업지구의 등장은 그 좋은 예라고 볼 수 있다. 신산 업지구는 소기업 중심의 유연적 전문화에 의해서만 형성되는 것이 아니라 생산체계, 생산의 네트워크, 뿌리내림(embeddedness), 기업의 규모 등 4가지 요인과 관련하여 다양한 형태로 형성발전하는 역동성을 가지고 있다. 신산업지구는 기본적으로 네트워크의 유형에 따라 4개 의 기본유형과 5개의 혼합형으로 구분될 수 있는데, 이들은 위의 4가지 요인 외에도 기업간 권한의 계층성, 협력과 경쟁, 제도적 요인, 매몰비용(sunk costs) 등에 의해서 그 특성이 구 분되며 사례를 확인할 수 있다. 9개의 유형은 모두 첨단산업과 관련지을 수 있으나, 첨단산 업의 발전과 더불어 혼합형 산업지구가 형성발전될 가능성이 더 크다. 과거의 산업지구는 역사적 우연성에 의해서 형성되는 경우가 흔하였지만 오늘날 첨단산업과 관련한 산업지구는 정책과 전략이 그 형성과 발전에 중요하다. 따라서 제도적 지원체계의 마련, 매몰비용의 절 감, 국제화에 대한 대응 등의 여러 가지 전략이 추진되어야 신산업지구의 형성과 역동적인 발전이 가능하다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
• /
• 제17권8호
• /
• pp.3769-3776
• /
• 2016

Background: Breast cancer is the leading cause of cancer deaths among women worldwide. High breast cancer mortality has been attributed to lack of public awareness of the disease. Little is known about the level of knowledge of breast cancer in Central African Republic. This study aimed to investigate the knowledge of health professionals on breast cancer. Materials and Methods: This cross-sectional study was conducted among 158 health professionals (27 medical; 131 paramedical) in 17 hospitals in Bangui using a self-administered questionnaire. Descriptive statistical analysis, Person's ${\chi}^2$ test and ANOVA were applied to examine associations between variables with p < 0.05 being considered significant. Results: Data analyzed using SPSS version 20 indicates that average knowledge about breast cancer perception of the entire population was 47.6%, diagnosis method 45.5%, treatment 34.3% and risk factors 23.8%. Most respondents (65.8%) agreed that breast cancer is important in Central African Republic and that family history is a risk factor (44.3%). Clinical assessments and mammography were considered most suitable diagnostic methods, and surgery as the best treatment. The knowledge level was significantly higher among medical than paramedical staff with regard to risk factors, diagnosis and treatment. However the trainee group had very high significant differences of knowledge compared with all other groups. Conclusions: There is a very urgent need to update the various training programs for these professionals, with recommendations of retraining. Health authorities must create suitable structures for the overall management of cancer observed as a serious public health problem.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.205-225
• /
• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.